package com.doit.demo.day05;

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * @DATE 2022/2/19/16:22
 * @Author MDK
 * @Version 2021.2.2
 *
 * 先进行keyBy,然后按照event划分滚动窗口
 * 底层调用的是window方法,返回的是KeyedWindow, window和window operator对应的task是并行的
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 * 窗口触发后,每个分区中的每组数据都会产生结果,并行进行输出
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 * 1.Flink中EventTime类型的窗口,是按照输入数据中的EventTime触发的,EventTime是要转换成long类型的,精确到毫秒的时间戳
 * 2.窗口是根据输入的数据中EventTime确定的,窗口的起始时间和结束时间是对齐的,是窗口长度的整数倍,而且是前闭后开的
 *
 *  设置窗口延迟2秒触发,
 *      理想情况下,数据先产生则先进入窗口,但在实际情况中,可能会有网络延迟、服务器故障等原因导致数据迟到
 *      这种情况下,先产生的数据就会后进入到窗口,当数据延迟过长时间,就会被丢弃
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 *      在提取EventTime时,可以设置窗口是允许数据乱序延迟触发的
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 *      WaterMark是一种特殊的消息,用于提取EventTime的算子,可以向下游发送给窗口对应的task
 *      waterMark = 每个分区中最大的EventTime - 延迟时间(WaterMark是从上游以广播的形式发送的,UI界面每个阶段都会看到Watermark)
 *      窗口触发的时机: WaterMark >= 窗口的结束时间
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 **/
public class EventTimeTumblingWindowDemo2 {
    public static void main(String[] args) {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        DataStreamSource<String> lines = env.socketTextStream("linux01", 8888);

        //提取数据中的EventTime,按照数据中的时间划分窗口
        //该方法是用于提取数据中的时间,不会改变数据原来的格式
        //WaterMark是一种特殊的消息,用于提取EventTime的算子,可以向下游发送给窗口对应的task
        //waterMark = 每个分区中最大的EventTime - 延迟时间
        //窗口触发的时机: WaterMark >= 窗口的结束时间

    }
}
